滑膜控制相比于PID控制［1］、自适应控制［2］等方法具有控制方式简单，数学模型依赖性低，鲁棒性好等优势，因此被广泛应用于电机控制领域。滑膜控制主要目的就是使系统轨迹沿预设滑膜切换面变化，并逐渐达到平衡状态。但是传统的滑膜控制［3-7］在平衡点处依然存在“抖振”问题，极大地影响了电机控制系统的性能。趋近率控制的发展为滑膜控制研究明确了方向。这种控制方法不仅能够分析滑膜运动的轨迹，还能分析滑膜运动在某一时刻是以何种形式向切换面运动的，因此通过调整趋近率的值就可以抑制滑膜控制系统存在的“抖振”。本文对传统滑膜控制的趋近率进行了改进，引入了系统状态变量，当系统状态变量逐渐趋近于平衡点时，该趋近率也逐渐衰减为零，从而实现了控制系统“抖振”的抑制，提高了控制系统的性能。

投资阶段是建筑工程建设的前期，在该阶段造价管理对后续工程有着重大的影响，所以投资阶段意义重大。一般而言，在投资阶段，传统建筑工程造价管理是以图纸介质积累工程数据为主的，并且该方式易受到其他因素的影响，导致问题与错误的发生，BIM数据库中因为数据信息具有海量性，可以实现方案的对比，信息数据可以复原，利用三维形式加以展现，投资方可以根据项目的方案对模型进行修改与更新，形成不同的方案模型，并且自动计算不同造价数据以及工程量，所以在建筑工程造价管理投资阶段，BIM技术具有重大作用。

1 永磁同步电机滑膜控制系统组成

本文通过基于新型趋近率的滑膜控制器取代以往永磁同步电机矢量控制系统中的速度调节器和电流调节器，建立了如图1所示的永磁同步电动机滑膜控制系统框图。

  

图1 永磁同步电机滑膜控制系统结构Fig.1 Structure of sliding mode control system for PMSM

滑膜变结构控制根据其运动状态可以分为两部分，如图2所示，分别为趋近滑膜平面的趋近运动以及沿着滑膜平面的滑膜运动。在第一阶段趋运动时整个控制体系是以连续函数u=u+(x)，或者u=u-(x)的形式做逐渐趋近于切换面的运动。传统滑膜控制不能反映系统趋近于切换面的状态，而基于趋近率的控制方式可以有效的反映系统趋近于切换面时的运动状态是u=u+(x)还是u=u-(x)。针对趋近率控制的这一优势，本文将传统趋近率进行了改进，增强了系统抖振抑制的效果。

  

图2 滑膜控制系统状态运动轨迹Fig.2 Trajectory of sliding mode control system

2 新型趋近率的提出

dq坐标系下的电机数学模型包括定子电压方程

d轴的滑膜控制器的设计原理与q轴基本一致。首先定义d轴电流误差

 

显然，式（16）小于等于零，故本文提出的新型趋近率是稳定的。

2017年5月7日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《国家“十三五”时期文化发展改革规划纲要》，该规划纲要提出优化文化产业结构布局，推动传统和新兴出版在内容、技术应用、平台终端等方面共享融通，“互联网+”行动创新网络文化产品和服务，引导支持网络文化产业基地建设。建设中国文化大数据产业平台。并且又一次提出了建设国家知识服务平台。互联网期刊与互联网期刊数据库的建设和发展都顺应国家政策和时代发展的要求，在互联网发展的大背景下互联网期刊也将得到长足的发展。

 

机械运动方程

 

式中：Rs为定子电阻；ω为电机转子电角速度；id，iq为d,q轴电流；ud，uq为d,q轴电压；Ld，Lq为d,q轴电感；np为电机极对数；φm为永磁体磁链；p为微分算子；Te，TL分别为电磁转矩和负载转矩；J为转动惯量；B为粘滞摩擦系数。

纺织领域设备校准规范/规程相对滞后，部分检测设备校准无依据，无法实现量值溯源，如纺织品45°燃烧试验仪。

定义滑膜控制系统状态变量

 

其中：ωref为电机转子给定电角转速。

此外，在研究校史和现实中，我和师生们找寻到大家共同信守的12个价值关键词：崇礼、尚美、乐学、健体、守纪、惜时、诚信、感恩、自信、坚毅、责任、创新，每月围绕1个主题开展价值观教育活动，期待着在学校学习的三年，价值主题的教育活动会浸润、影响学生的思想与言行。

根据电磁转矩方程以及机械运动方程可知

 

式中：ω为电机转子电角速度；id，iq为d,q轴电流；Ld，Lq为d,q轴电感；np为电机极对数；φm为永磁体磁链；Te，TL分别为电磁转矩和负载转矩；J为转动惯量；B为粘滞摩擦系数。

忽略粘滞摩擦系数B，采用id=0的控制策略，式（6）、式（7）可以简化为

 

根据永磁同步电机的电压方程推出

 

由式（22）可得控制器输出为

目前，我国企业培训总体上处于起步阶段，表现为培训层次不够清晰，大多停留在较低培训层次上；培训内容较为单一，多侧重于业务技能培训，对领导力、管理策略等内容涉及较少；培训老师实战经验不足，纸上谈兵的较多；企业培训尚未成为人员选拔和激励的基础环节等等。

 

其中c为滑膜控制参数，其值c＞0。

传统的普通趋近率表达式

将新型趋近率式（14）代入式（21）

综述所述，绿茶浸提液、碳酸氢钠液、多乐氟和奥威尔牙膏均能促进脱矿釉质再矿化，使釉质表面的钙磷比值增大，并能改善釉质表面微观形态。其中绿茶浸提液的再矿化效果最好，但可导致牙齿色素沉着；碳酸氢钠液次之；多乐氟的再矿化效果优于奥威尔牙膏，但具有使用的局限性。

在建筑施工过程中，基础施工占据着重要的地位，其中的深基坑支护施工技术为基础施工质量提供了重要的保障，提升了土建基础施工的安全性与稳定性，对后续工作的顺利进行打下了良好的基础，因此，本文对建筑基础施工中的深基坑支护施工技术进行介绍。

 

为了改善系统性能，将式（13）中的等速趋近率系数k1改进为可变系数eq(x1,s)，得到新型趋近率表达式

 

其中：k＞0；δ＞0；0＜ε＜1；x1为控制系统状态变量。函数eq(x1,s)的值随着系统状态以及滑膜切换面的变化而改变。

2.1 趋近率抖振抑制分析

根据提出的改进型趋近率，当滑模切换面函数|s|增加时，即系统状态远离滑膜切换面时，eq(x1,s)函数值趋近于常数k∕ε，且由于0＜ε＜1 使得k∕ε＞k，因此该新型趋近率从一定程度上提高了系统的趋近速度。另外，当滑膜切换面|s|减小时，即系统的状态接近滑膜切换面时，新型趋近率eq(x1,s)接近于|x1|⋅k，在系统状态|x1|逐渐减小的过程中该趋近率逐渐趋近于0，系统趋于稳定的平衡点。文献［8］提出的趋近率在上述状态下接近于|x1 |⋅k∕(1+|x1|)，因为|x1|⋅k≥ |x1 |⋅k∕(1+|x1|)，所以本文所提出的新型趋近律在文献［8］的基础上提高了系统的趋近速度，同时在滑膜控制下系统的状态会逐渐趋近于零，也就是说在系统逐渐平稳的过程中，新型趋近率eq(x1,s)会随这一变化逐渐减小到零，因此可实现抖振抑制。即在控制系统的状态不断趋近于零的过程中，系统的趋近率根据滑膜切换面的变化在k∕ε与0之间变化，当达到状态平衡点时滑膜趋近率恰好为零，从而实现了滑膜变结构控制抖振的抑制。

2.2 新型趋近率稳定性分析

根据李雅普诺夫稳定性判据，这里选取李氏函数为V=s2∕2。滑膜控制器稳定的条件是

 

将改进型趋近率代入式（15）中，得到

 

永磁同步电机电磁转矩方程

3 新型趋近律电流滑膜控制器设计

首先定义电流误差为

 

定义滑膜切换面为

 

求滑膜切换面的微分

 

其中，令，可以得到系统的状态空间方程

 

将式（20）代入式（19）

 

朝廷有规定，众多朋友自掏腰包，体弱多病身处困境的林则徐，为什么要如此坚决地制止大家捐赎？原来，屡遭打击的林则徐，深知自己处境的险恶。他的通讯受到限制，关内来信“封缄已全行拆散，恐沿途处处传观矣；西安将军亦有书来，均被扯破”。（《林则徐集·壬寅日记》）“不敢言，亦不忍言”（林则徐《致潘芸阁河帅书》）的林则徐，知道自己的命运完全掌握在皇帝手里，别人的努力都是无益的。自己早已置生死于度外，但喜怒无常的皇帝万一怪罪下来，岂不连累了众多朋友啊！“马不生角，乌不白头”，“敢遽求生入玉门关耶”?（林则徐《致潘芸阁河帅书》）自己已经做好了不能活着回到玉门关的准备了！

 

选取滑膜切换面s

 

教师要在课前预先把好词汇关，阅读过程中词汇是基础，无词不成句，了解词意才能读懂句意，理解句意才能把握文章大意。当一篇文章生词超过5%时就会影响阅读。只有理解所有词汇词意，排除阅读障碍，学生掌握文章大意，教师才能更好更全面地讲解。锻炼学生自我学习能力的重要方法之一就是预习。学生在课前通过自主预习，将生词熟读，运用已学的知识与方法，初步领会全文大意与知识要点，画出难句疑点，带着问题和思考上课。不仅激发了学生的求知欲，而且也方便教师在课堂上集中精力解决难句疑点，提高课堂效率。

2.运用精细管理新技术，推进智慧城市建设。推进智慧城市建设是政府治理现代化的必然要求。要通过新一代智慧城市技术广泛应用，使城市拥有“大脑”，实现更实时的感知、更宽带的互联、更智慧的分析，从而提升城市规划建设、管理和服务的智慧化水平。要发挥智慧城市在带动城市产业发展、转变城市发展模式等方面优势，发挥其在人口、空间、人工智能等方面的组合效应，破解新时期城市发展难题，营造出绿色、智能、宜居的城市环境，使现代化城市更好地服务于人的根本需求。要以智慧城市建设为契机，动员政府各部门、城市居民、社会力量共同参与，打造共建共治共享的社会治理新格局，推动社会进步，实现包容发展、和谐发展。

 

选取d轴滑膜切换面如下

 

将上式求微分

 

将电机的d轴电压方程代入式（26）中可得

 

整理式（27）可得电机d轴电流滑膜控制器表达式为

 

4 新型趋近率速度滑膜控制器设计

首先定义速度误差

区内岩浆活动强烈，岩体极为发育，有大小岩体十几个，呈岩基、岩株产出，参照《中国矿产地质志(江西卷)》(2015)，区内主要出露岩体为早志留世的万洋山序列及晚侏罗世的葛仙山序列。

 

定义滑膜切换面为

①全身性疾病。主要为心脑血管、呼吸系统等重要器官疾病。心脑血管疾患主要有：并发严重高血压、急性心肌梗塞、未能控制的心力衰竭、近期因脑血管意外发生偏瘫者；呼吸系统疾病：严重支气管哮喘、肺气肿、肺部感染及肺功能显著减退者；此外还有：肝功能明显异常者；全身出血性疾病；糖尿病血糖控制不佳者；精神障碍、不能配合治疗者。

 

对式（30）进行微分运算，可得

 

根据电机机械运动方程式（3），以及电磁转矩方程式（2）可得

 

将式（32）代入到式（31）中，可得

 

将新型趋近率式（14）代入式（33），得到

 

由式（34）得到速度滑膜控制器表达式

 

5 仿真结果分析

为了验证本文所提出的新型趋近率能够达到抖振抑制和快速响应的效果，在matlab/simulink环境下搭建了id=0矢量控制方式的永磁同步电机滑膜控制系统，进行仿真试验。趋近率式（14）中k值越大系统响应速度越快，但其值过大会造成系统震荡。ε值越大趋近速度越快，但其最大值要求小于1。本文d,q轴电流滑膜控制器中的改进型趋近率系数取k=125，δ=1，ε=0.6；速度滑膜控制器中的改进型趋近率系数取k=80，δ=1，ε=0.6；d,q轴电流滑膜控制器中的普通趋近率系数取k1=145；速度滑膜控制器中普通趋近率系数取k1=110。电机参数设置如表1所示。

为了测试永磁同步电机滑膜控制系统的性能，在t=0 s时，设定电机转速给定为600 r/min；在t=0.02 s时，系统给定转速为1 000 r/min。观察控制系统中速度、电流、电磁转矩、电压的变化情况，并将普通趋近率和改进趋近率控制系统的仿真进行对比分析，仿真曲线如图3～图7所示。

图3～图7分别为永磁同步电机滑膜控制系统基于新型趋近率和普通趋近率条件下的电机速度输出曲线、电磁转矩输出曲线、q轴电流控制器输曲线、d轴电流控制器输出曲线和速度控制器输出曲线。通过不同趋近率条件下各输出曲线的对比分析可知，基于新型趋近率的永磁同步电机滑膜控制系统对电机输出转速具有较好的抖振抑制效果，并且能够快速实现速度调节；除此之外，新型趋近率的永磁同步电机滑膜控制系统对转矩、电流控制器、速度控制器的输出均有较好的抖振抑制效果。综上所述，基于新型趋近率的永磁同步电机滑膜控制系统能够有效的抑制系统存在的抖振问题。

 

表1 电机参数表Tab.1 Table of motor parameters

  

电机参数额定功率Pn额定电压Un额定频率f极对数np d轴电感Ld数值3相，1 kW 380 V 50 HZ 2 8.5 mH电机参数q轴电感Lq定子电阻Rs电机惯量J磁链系数φm额定转速n数值8.5 mH 2.875 Ω 8×10-4kg·m2 0.175 V/（rad·s-1）1 500 r/min

  

图3 电机速度曲线Fig.3 Speed curve of motor

  

图4 电机电磁转矩曲线Fig.4 Electromagnetic torque curve of motor

  

图5 q轴电流滑膜控制器输出电压Fig.5 Output voltage of sliding mode controller for current onqaxis

  

图6 d轴电流滑膜控制器输出电压Fig.6 Output voltage of sliding mode controller for current ondaxis

  

图7 速度控制器输出给定电流Fig.7 Output command current of speed controller

6 结论

本文给出了基于新型趋近率的永磁同步电机滑膜控制器的设计，并通过Matlab/Simulink环境下搭建的控制系统仿真模型进行验证，得到如下结论：（1）基于新型趋近率的永磁同步电机滑膜控制系统能够有效的抑制控制系统的抖振，提高了控制系统的动静态性能。（2）通过与普通趋近率滑膜控制系统的仿真对比分析，新型趋近率能够将抖振降低到原来的50%左右。

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［2］鲁文其，胡育文，梁骄雁，等.永磁同步电机伺服系统抗扰动自适应控制［J］.中国电机工程学报，2011，31（3）：75-81.

［3］WU Y J，LI G F.Adaptive disturbance compensation finite control set optimal control for PMSM systems based on sliding mode extended state observer［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2017，98（1）：402-414.

［4］孙季鑫，张珊珊，梁晓平.PMSM伺服系统的自适应模糊滑膜控制［J］.电子质量，2017（5）：106-108.

［5］高春燕.一种动态面自适应滑膜控制策略［J］.新技术新工艺，2015（3）：119-121.

［6］ELMELHI A M.Fuzzy Sliding Adaptive Control［C］//2010 International Conference on Computer Design and Appliations，2010（3）：84-88.

［7］刘金琨.滑模变结构控制MATLAB仿真［M］.北京：清华大学出版社，2015：71-90.

［8］张晓光.永磁同步电机调速系统滑模变结构控制若干关键问题研究［D］.哈尔滨：哈尔滨工业大学，2014.